UP简历 小U

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个人总结

资深软件工程师,专注于自动化程序修复与软件质量保障领域。精通程序分析、静态/动态检测及AI辅助修复技术,具备深厚的代码理解和缺陷定位能力。在复杂系统缺陷修复、效率提升和质量体系构建方面拥有丰富实践经验,致力于通过创新技术解决软件可靠性挑战,推动研发效能持续提升。

工作经历

高级软件工程师 (自动化程序修复方向)

字节跳动

2021-07 - 2024-03
  • 负责构建并优化字节跳动核心业务线的自动化程序修复平台,旨在提升软件交付质量与效率。
  • 主导开发基于静态分析机器学习的缺陷定位与修复模块,将关键缺陷的平均修复时间(MTTR)缩短了30%,显著降低了人工干预成本。
  • 设计并实现了跨语言(Java, Python, Go)的代码缺陷模式识别与补丁生成机制,覆盖了超过500万行核心代码,有效识别并自动修复了150+种常见代码缺陷。
  • 参与构建CI/CD流程中的自动化测试与修复集成,使自动化修复的成功率提升至65%,减少了20%的回归测试工作量。
  • 撰写并发布了关于大规模程序修复实践的技术报告,在内部技术分享会上获得优秀分享者称号。

软件开发工程师 (质量保障方向)

腾讯科技

2018-07 - 2021-06
  • 参与腾讯微信小程序平台的质量保障体系建设,聚焦于自动化测试工具链的开发与维护。
  • 设计并实现了一套基于动态插桩的代码覆盖率收集工具,将测试覆盖率统计效率提升了40%,为缺陷定位提供精准数据支持。
  • 开发了自动化缺陷报告分析系统,通过自然语言处理技术对缺陷描述进行分类与优先级排序,提升了缺陷处理效率25%
  • 协助团队完成多个核心模块的重构与性能优化,累计减少15%的内存占用和10%的CPU消耗。
  • 积极参与团队技术分享,贡献了5+篇内部技术文档,促进团队知识沉淀。

项目经历

基于深度学习的Java程序自动修复系统

个人研究项目

2023-01 - 2023-08
  • 该项目旨在通过深度学习技术,实现对Java程序中常见bug的自动检测与修复。
  • 负责系统架构设计、数据收集与预处理、模型训练与评估。
  • 构建了一个包含10万+个bug修复对的数据集,用于训练Seq2Seq模型。
  • 采用Transformer模型,并引入Attention机制,实现了对复杂bug的上下文感知修复,在Benchmark测试集上,修复准确率达到72%,相比传统方法提升了15%
  • 项目成果已在GitHub开源,并获得100+星。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

北京大学

本科 · 软件工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

编程语言

Java · Python · Go · C++

程序分析与修复

静态分析 · 动态分析 · 代码审计 · 缺陷定位 · 补丁生成 · AI辅助修复

软件工程

CI/CD · 自动化测试 · 软件质量保障 · 性能优化 · 设计模式

机器学习与深度学习

TensorFlow · PyTorch · 自然语言处理 · 模型训练 · 数据预处理

工具与平台

Git · Docker · Kubernetes · Linux · Jira

技术开发专家2025/8/11

自动程序修复工程师简历范文

自动程序修复工程师 科技行业 3-5年经验

本范文专为自动程序修复工程师量身定制,突出AI时代下自动化修复能力、系统稳定性维护经验及故障诊断优化技能,助您在竞争激烈的技术领域脱颖而出。

核心亮点

自动化故障诊断与修复流程
AI驱动的程序修复策略
系统稳定性与性能优化实践
跨平台与多语言修复能力
高效问题解决与创新思维

适用人群

本范文特别适合自动程序修复工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出科技行业 行业的核心竞争力。

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